Sistema de visión por computador para el reconocimiento y lectura de placas vehiculares

Resumen

En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento automático de placas vehiculares (ANPR) basado en visión por computador y aprendizaje profundo. El sistema utiliza el modelo YOLOv8 en modo segmentación, entrenado con un conjunto de datos de placas bolivianas, para detectar y extraer las placas vehiculares desde frames capturados por una cámara IP. Posteriormente, se aplica un procesamiento de imágenes con OpenCV para corregir la orientación y perspectiva de las placas, mejorando la precisión en la lectura de caracteres. Para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), se implementa el modelo TrOCR de Microsoft, el cual demuestra una alta eficacia incluso con imágenes de baja resolución y sin preprocesamiento intensivo. El sistema fue desarrollado y probado en una laptop con especificaciones de hardware modestas, mostrando resultados prometedores que podrían mejorar con mayor potencia computacional. Los resultados obtenidos indican una mejora significativa en la detección y reconocimiento de placas vehiculares en comparación con métodos tradicionales.